論文の概要: A Conformal Prediction Score that is Robust to Label Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02648v2
• Date: Tue, 21 May 2024 13:06:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 17:52:56.608386
• Title: A Conformal Prediction Score that is Robust to Label Noise
• Title（参考訳）: ラベルノイズに対するロバストな等角予測スコア
• Authors: Coby Penso, Jacob Goldberger,
• Abstract要約: ラベルノイズに頑健なコンフォメーションスコアを導入する。 ノイズラベル付きデータとノイズレベルを用いて、ノイズフリーコンフォメーションスコアを推定する。 提案手法は,予測セットの平均サイズにおいて,現在の手法よりも大きなマージンで優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.22445242068721
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conformal Prediction (CP) quantifies network uncertainty by building a small prediction set with a pre-defined probability that the correct class is within this set. In this study we tackle the problem of CP calibration based on a validation set with noisy labels. We introduce a conformal score that is robust to label noise. The noise-free conformal score is estimated using the noisy labeled data and the noise level. In the test phase the noise-free score is used to form the prediction set. We applied the proposed algorithm to several standard medical imaging classification datasets. We show that our method outperforms current methods by a large margin, in terms of the average size of the prediction set, while maintaining the required coverage.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測(CP)は、このセット内に正しいクラスが存在するという事前定義された確率を持つ小さな予測セットを構築することで、ネットワークの不確実性を定量化する。 本研究では,雑音ラベル付き検証セットに基づくCP校正問題に取り組む。 ラベルノイズに頑健なコンフォメーションスコアを導入する。 ノイズラベル付きデータとノイズレベルを用いて、ノイズフリーコンフォメーションスコアを推定する。 テストフェーズでは、ノイズフリースコアを使用して予測セットを形成する。 提案アルゴリズムをいくつかの標準医用画像分類データセットに適用した。 提案手法は,必要なカバレッジを維持しつつ,予測セットの平均サイズの観点から,現在の手法よりも大きなマージンで優れていることを示す。

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